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校招2027AIDU-Agent应用全栈工程师(J99974)
北京市 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 不满足于“调用 API”，而是想重新定义软件如何被构建（Software 2.0 / Agent-first）
- 对“让 AI 像人一样完成复杂任务”这件事有执念
- 喜欢动手做实验、快速迭代，而不是只停留在论文或概念
- 愿意在一个高速变化、没有标准答案的领域中探索
- 深度使用过大模型（如 GPT / Claude / Gemini 等），理解其能力边界与局限性
- 做过 AI Agent / 自动化工具 / 智能助手相关项目（课程 / 自发项目均可）
- 使用过任一 Agent 框架（如 LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI 等）
- 对“如何让 AI 完成复杂任务”有强烈兴趣，甚至有自己的方法论或实验
- 招聘部门：健康事业部
岗位描述
【岗位职责】
- 1. 构建下一代基于大模型的 Autonomous Agent 系统，让 AI 从“对话工具”进化为“可执行任务的智能体”；
- 2. 设计复杂任务的 规划（Planning）—执行（Acting）—反思（Reflection）闭环，提升 Agent 的自主决策能力；
- 3.搭建 Agent 的核心能力体系，包括： Tool / API 调用（函数调用体系）、长短期记忆（Memory）机制、多轮推理与状态管理（Reasoning & State）；
- 4. 探索并落地 多Agent协作（Multi-Agent Systems），解决复杂业务问题（如自动化流程、复杂决策、智能运营等）；
- 5. 深度参与 RAG（检索增强生成）+ Agent 融合架构设计，构建具备知识理解与行动能力的系统，推动 Agent 在真实场景中的应用落地（如搜索、医疗、企业服务、数据分析、自动化办公等）参与 Agent 系统的评测体系建设（Eval），优化智能体的：成功率 / 稳定性、成本（Token / 调用）、延迟与用户体验；
- 5. 持续跟踪前沿方向（如 Tool Learning、Self-Improvement、长期记忆、World Model、多模态 Agent），并进行工程化落地。
【任职要求】
不满足于“调用 API”，而是想重新定义软件如何被构建（Software 2.0 / Agent-first）
对“让 AI 像人一样完成复杂任务”这件事有执念
喜欢动手做实验、快速迭代，而不是只停留在论文或概念
愿意在一个高速变化、没有标准答案的领域中探索
深度使用过大模型（如 GPT / Claude / Gemini 等），理解其能力边界与局限性
做过 AI Agent / 自动化工具 / 智能助手相关项目（课程 / 自发项目均可）
使用过任一 Agent 框架（如 LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI 等）
对“如何让 AI 完成复杂任务”有强烈兴趣，甚至有自己的方法论或实验
招聘部门：健康事业部
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该岗位可能会问的问题
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请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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